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机器学习网络安全研究
数据集与算法分析建议
Presentername
Agenda1.介绍
2.网络安全识别方法
3.机器学习网络安全
4.数据集和算法
5.本研究的核心观点
6.建议
01.介绍
研究生毕业答辩
研究课题
网络攻击检测异常流量识别恶意软件检测
机器学习识别网络攻击，提通过机器学习算法检测异常基于机器学习技术分析恶意
高网络安全。网络流量，及时发现潜在的软件特征，实现自动化恶意
机器学习网络安全应安全威胁软件检测
用
机器学习简介
机器学习自动化分析决策
机器学习的定义机器学习应用机器学习的前景
机器学习通过数据训练模型做决策。机器学习可以应用于各种领域，如金机器学习具有广阔的应用前景，可以
融、医疗、电子商务等，带来了巨大帮助企业提高效率、降低成本，并推
的商业价值。动科技创新和社会进步。
研究意义
机器学习网络安全应用前景
提升网络安全减少误报率快速响应网络威胁
机器学习技术可以通过自动化分析网络数机器学习算法可以通过对网络流量的分析，机器学习模型可以实时监测网络数据，及
据，及时发现和阻止潜在的网络攻击，提准确判断是否为真实的威胁行为，从而减时发现异常行为并做出相应的响应，提高
高网络安全的防护能力。少误报率，提高安全性能。对网络威胁的快速响应能力。
02.网络安全识别方法
网络安全问题识别的三种方法
基于规则
规则识别网络安全问题
规则简单易懂检测效率高缺乏灵活性
易于操作和管理能够快速识别网络安全问题无法应对新型网络攻击
基于特征
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